基于遗传蝙蝠算法的任务约束船推力分配优化

针对带有任务约束且装配有多个推进器的动力定位船推力分配优化问题,提出一种全新的遗传-蝙蝠优化算法。该算法在遗传算法的基础上将种群分为两部分,一部分为保留的种群精英个体与蝙蝠算法有机结合进行优化;另一部分采用融入自适应策略的遗传算法进行优化。将该算法与所设计的带有任务约束的多维非线性推力分配目标优化函数相结合,通过仿真验证了所提出的算法可有效地解决在任务约束下的动力定位船多推进器的推力分配优化问题,在同一控制器作用下,通过与其他算法对比,该算法可获得更高的动力定位精度与更少的能量消耗,且推进器方位角变化波动小,稳定性强。可见,该算法可以有效解决带有约束的这一类多维非线性规划问题。     

船舶运动状态下舵附推力鳍水动力性能分析

采用基于RANSE的数值波浪水池技术和数值拖曳水池技术,针对75 000 t船模型开展带有纵摇和横摇运动的自航CFD模拟研究。首先进行静水中的船模阻力和自航CFD模拟,通过与模型试验结果比较,初步验证了文中的CFD模拟方法 ;随后开展不同运动状态下是否带有舵附推力鳍的船模自航CFD模拟,并对该种状态下的船模阻力、运动响应以及船后螺旋桨的推力和扭矩等进行分析,获得相关变化特性。该项研究对于运动中船舶快速性研究和预报等,具有较好的指导意义和参考价值。